基于CFD的某330MW燃煤机组SCR脱硝系统混合器优化与验证

为探明混合器形式对于燃煤机组SCR脱硝系统性能的影响,运用数值三维模拟对330 MW燃煤机组SCR脱硝系统烟道中烟气流动速度、温度、氨浓度以及流动方向进行了模拟计算,并采用物理模型对数值模拟结果进行验证。对比研究了使用不同形式混合器上下游速度场、NH₃浓度场、压力损失及加工难度。结果表明：梯形板混合器加工简单、扰动范围大、压力损失大、对下游速度场影响大;扭叶片式混合器阻力小、对下游速度场几乎没有影响,但扰动范围小、安装角度要求高;六角星形混合器综合性能介于梯形板及扭叶片式混合器之间。六角星形混合器能够较好地实现NH₃与烟气混合,下游速度场均匀性及NH₃浓度均匀性满足设计要求。     

基于PSO-SVM算法的环境监测数据异常检测和缺失补全

针对环境监测数据异常和数据缺失问题,提出了基于支持向量机的粒子群优化数据异常检测和缺失补全算法。利用粒子群优化算法选取较优的支持向量机训练参数组合,以此建立非线性的支持向量机模型,并利用结果模型对测得的真实数据拟合预测。以宁夏回族自治区某污水处理厂的污染物测量数据作为实验数据,结果表明,利用该算法预测数据的准确率可达97.977%,检测异常数据准确度高,缺失数据补全正确。     

PSO和SVM混合算法确定太湖入湖河流水质主要影响因子

以影响太湖入湖河流水质的24个因子值为研究对象,将PSO算法与SVM算法相结合。PSO算法用于优化SVM算法的参数c和g,以利于快速、高效地确定c和g的全局最优值;SVM算法基于最优的c和g,分别以24,21,18,15,12,9和6个因子作为特征向量预测水质的污染程度。结果表明,当特征向量为9个影响因子时预测率最高。其参数c=18.56,g=1.35,对应的预测率为：全局预测率92.59%,重度污染水质预测率88.89%,轻度污染水质预测率94.45%。因此,通过PSO和SVM混合算法,可以确定影响太湖入湖河流水质的主要因子,利用这些主要因子对水质进行预测预警,不但可以节省时间,而且可以得到精确的结果。     

引水放流方式对太湖贡湖示范区水质的影响

基于国家水专项太湖贡湖湾示范区水质水量调控的需求,构建了示范区的等比例缩放实体模型。通过研究模型中4种不同调水方案的效果,为示范区调水技术的比较与选择提供决策依据。研究中,通过测定模型中5个断面的流场数据,判断引水方式对模型流场的影响,以此评价不同调水方案效果。同时以墨汁作为示踪剂,通过不同引水放流方式下示踪剂的扩散场变化,验证不同断面流速测定对整个区域流场判断的准确性,从而分析引水放流方式对水质的影响。     

道路交通噪声自动监测应用探讨

结合城市道路路网状况及实际噪声监测数据和历史实验数据,对道路交通噪声自动监测数据的有效性、监测点位布设进行了研究,对道路交通噪声监测点位优化提出建议。     

铬铁渣透水混凝土制备及性能优化

在采用正交试验方法,对铬铁渣透水混凝土进行研究的基础上,又对其配比和性能进行了优化,结果表明:水胶比和胶骨比是影响铬铁渣透水混凝土性能的主要因素;成型方式、加入减水剂和可再分散乳胶粉均可影响其性能,在胶骨比为0.31,水灰比在0.30～0.40时,合适的成型方式和减水剂用量可制得满足规范要求的透水混凝土。     

武汉市一次污染过程的局地流场和边界层结构的数值模拟

利用2013年11月武汉市逐日空气质量资料、地面气象观测资料、NCEP/NCAR再分析资料和L波段雷达探空资料,通过WRF模式模拟空气污染生消过程中的局地气象条件变化,探讨特殊地形条件下边界层结构变化和局地环流在污染物生消过程中的作用和影响。结果表明：（1）武汉地区当背景环流场强的时候,由地形引起的局地流场对污染物扩散的影响就弱,反之当背景环流场弱的时候, 地形对流场影响明显:夜间为山风,白天为谷风。夜间山风与偏西北气流及偏东气流在武汉及周边地区辐合,形成气流汇聚带,在武汉地区形成一个反复污染带,即由地形引起的局地流场对污染物扩散的贡献就大;（2）武汉地区发生空气污染时,地面湿度较高,边界层呈上干下湿状态,其特征为暖而干且有偏东小风,这导致污染物不断堆积和重污染过程的形成。     

气象条件对静电除尘器低温腐蚀的影响分析

在已建成投产的静电除尘器当中,低温腐蚀是严重影响除尘器使用寿命的因素之一。以某烧结厂静电除尘器为研究对象,利用CFD软件,采用标准k-ε湍流模型对除尘器内部流场及温度场的分布进行数值模拟研究,得到静电除尘器内部流场和温度场分布特征,分析这些数据可知除尘器温度最低部位位于灰斗处,外界气温对壳体温度具有正相关的影响,在此基础之上有针对性地提出对静电除尘器壳体低温腐蚀的防治措施。     

基于组合赋权的混合粒子群优化支持向量机的岩爆倾向性预测

为有效预测岩爆灾害发生烈度,提出一种基于组合赋权的混合粒子群优化支持向量机(H-PSO-SVM)岩爆倾向性预测模型。根据岩爆发生机制,在分析岩爆发生的主要影响因素的基础上确定出评判指标;综合考虑模糊层次分析法(FAHP)所得主观权重和熵权法所得客观权重,应用调和平均数概念,构建组合赋权准则;引入遗传算法交叉、变异操作改进传统粒子群(PSO)极值跟踪和粒子更新方法,建立H-PSO-SVM岩爆倾向性预测模型。利用国内外已有工程实例数据进行50次随机抽样试验,对比分析H-PSO-SVM模型和PSO-SVM模型等预测结果。结果表明:H-PSO-SVM模型应用于岩爆工程实例预测具有可行性和适应性,模型预测的准确率高于其他模型,且预测结果更稳定。     

绿色开采条件下露天煤矿土地动态演化规律研究

以白音华三号露天煤矿为例,研究了基于绿色开采条件下的露天煤矿土地动态演化规律。根据绿色开采中土地占用面积最优化及破坏土地尽早恢复的原则,建立了白音华三号露天煤矿地质模型、采矿模型等,研究了采场形态与采矿时间的动态变化关系;建立了内排土场排土模型,充分利用内排空间是减小运输成本与征地费用的重要途径,优化了内排土场发展过程边坡形态及排土容量;通过合理规划采、排计划,达到了绿色开采原则指导下的边开采边恢复土地的目的,既解决了露天矿合理征地问题,又解决了露天开采带来的生态恢复问题。